存储
在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1
在一个可配置的时间段内，Kafka集群保留所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费。比如，如果消息的保存策略
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2024-03-18 00:02:05
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Kafka的主要特点Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。kafka的主要特点：同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。可进行持久化操作。将消息持久化到磁
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2024-03-19 13:02:40
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Kafka如何保证数据不丢失1 生产端如何保证数据不丢失2 生产端如何保证数据不丢失-相关思考3 Broker端如何保证数据不丢失4 消费端如何保证数据不丢失 Kafka如何保证数据不丢失1 生产端如何保证数据不丢失 当生产者将数据生产到Broker后，Broker会给予一个ack确认响应，在Kafka中， 主要提供了三种ack的方案: （1）0：生产者只管发送数据，不关心且不接受Broker的相
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2024-09-22 09:59:21
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Kafka做为一款流行的分布式发布订阅消息系统，以高吞吐、低延时、高可靠的特点著称 其实说白了，官方提供的思路就是，把JavaInputDStream转换为OffsetRange对象，该对象具有topic对应的分区的所有信息，每次batch处理完，Spark Streaming都会自动更新该对
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2024-05-16 09:22:16
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Kafka文件存储机制和分区策略以及数据可靠性保证1、存储机制1.1 Kafka工作流程 Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic 的。 topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log文件中存储的就是 producer 生产的数据。Produce
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2024-02-24 16:47:32
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文章目录文件存储机制文件清理策略 文件存储机制1）Topic 数据的存储机制2）index 文件和 log 文件详解说明：日志存储参数配置参数描述log.segment.bytesKafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分成块的大小，默认值 1G。log.index.interval.bytes默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.lo
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2024-02-16 12:41:33
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摘要线上环境kafka集群空间一共是8TB*12(disk)*4(node)=384TB，容量算是非常充裕了，而且每个topic设置的数据过期时间都是15天，但是发现磁盘容量已经80%。预估了下每天的数据增量，存满80%至少得5个月的数据。是过期数据没有删除吗？还是配置不起效？还是其他原因。问题情况检查了多个topic 节点上kafka-logs目录文件夹中的数据情况，发现如下情况。 1.绝大多数
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2024-02-28 10:30:39
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目录一、Kafka数据存储方式 名词解释分区分步示意图Kafka数据存放Kafka如何通过offset查找到Message二、Kafka如何确保数据不丢失三、Kafka可以支持高吞吐量的原因四、Kafka选举策略 什么是ISR什么是LEO、LSO、HW、LW数据更新过程Follwer同步数据分区 Leader故障转移&选举策略一、Kafka数据存储方式 名词解
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2024-03-21 09:18:14
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# 使用Java API将数据保存到Kafka Topic
随着大数据和实时数据处理的普及，Apache Kafka 作为一种强大的消息队列工具受到越来越多的关注。在本教程中，我们将学习如何使用Java API将数据发送到Kafka的某个topic，并解释如何实现Kafka的基本操作，包括创建生产者、配置Kafka环境、发送数据等。
## 流程概述
在实现将数据保存到Kafka的过程中，我们
原创
2024-09-26 05:05:13
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使用内存池的好处众所周知，jvm的GC会有不小的时间损耗，stop the world会严重影响kafka 生产者的消息发送。如果我们每次消息发送后，对中间生成的实例不做任何处理留给JVM，可能会造成严重的后果。因此Kafka生产者用内存池这种东西来循环利用中间生成的消息缓存bytebuffer。依据我的理解，就是：标准大小消息的bytebuffer，用过一次后接着用装下一条消息。对于非标准大小的
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2024-08-11 12:54:18
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1.这个文章记录我从redis管理kafka的Consumer的offsets，是sparkStreaming作为Consumer的 版本的话kafka010，sparkStreaming 2.2.0，redis应该2.9.0 pom文件放在最后2.主要的代码就两个 一个是Kafka010Demo03， 另一个就是RedisUtilsDemo。 然后其他就是连接redis读取配置文件的代码了。 我
最近碰到了消息时间戳的问题，于是花了一些功夫研究了一下，特此记录一下。
Kafka消息的时间戳 CreateTime
为什么要加入时间戳？
引入时间戳主要解决3个问题：
日志保存(log retention)策略：Kafka目前会定期删除过期日志(log.retention.hours，默认是7天
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2024-06-21 15:14:37
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前言作为一名编程人员，对MySQL一定不会陌生，尤其是互联网行业，对MySQL的使用是比较多的。对于求职者来说，MySQL又是面试中一定会问到的重点，很多人拥有大厂梦，却因为MySQL败下阵来。实际上，MySQL并不难，今天这份最全的MySQL总结，一共1200页，几乎涵盖了MySQL的所有知识，尤其突出了实战技能和高级知识点，无论是工作还是面试看完这篇就足够了！注意：关于MySQL的内容整理，包
前言首先明确kafka中的一些概念：Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala 语言编写，目前是 Apache 的开源项目。1. broker：Kafka 服务器，负责消息存储和转发2. topic：消息类别，Kafka 按照 topic 来分类消息3. partition：topic 的分区，一个 topic 可以包含多个
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2023-12-13 10:49:14
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kafka报错信息：
kafka server：Message was too large ，server rejected it to avoid allocation
kafka版本：
kafka 1.1.0版本。
原因分析：
查看kafka配置，默认单条消息最大为1M，当单条消息长度超过1M时，就会出现发送到broker
失败，从而导致消息在producer的队列中一直累积，直到撑爆生产
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2024-03-17 11:25:45
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1.首先可以增加冗余的分区数，降低丢失数据风险，通过维护偏移量保障数据的精确一次性消费。 生产者端 写入需要用到kafka提供的API，通过与kafka的broker建立连接完成写入，很重要的数据为了防止丢失最保险的是可以用数据库记录已经成功写入kafka的数据编号。每次生产者启动时候先读取配置。避免程序终止再次启动数据漏传导致丢失。集群增加增加一定的broker，如果broker不多和topic
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2024-02-16 11:46:20
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kafka的数据是存储在磁盘上的，重启之后数据不会丢失。但是kafka的默认配置中，消息只会存储7天，7天以后会被删除，默认配置在config/server.properties中的log.retention.hours这一参数中。原理：1 存储方式物理上把topic分成一个或多个patition（对应 server.properties 中的num.partitions=3配置），每个patit
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2024-03-08 14:06:12
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官网：http://kafka.apache.org/1、kafka概念及原理Apache Kafka® is a distributed streaming platform——分布式的流数据平台1.1 kafak简介kafka具备三项关键能力： ①发布、订阅记录流，类似于消息队列或者企业级消息系统。 ②以一种容错持久化的方式存储记录流（默认可以保存7天）。 ③实时处理加工流数据（kakfa s
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2024-02-17 20:35:29
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上一篇文章我们讲到了Kafka的工作原理和如何使用Kafka的代码示例，这里我们开始讲解Kafka的实战，在实际的应用中我们如何使用kafka的。下面将介绍前台的操作日志定时推送到kafka，然后通过kafka将消息日志进行保存，方便大数据的统计分析形成运营报表。 我们先看看工程的目录结构： kafka的版本是：<dependency>
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2024-03-05 17:46:06
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第一：kafka的介绍，kafka官网：http://kafka.apache.org/http://www.jasongj.com/2015/03/10/KafkaColumn1/kafka的简单介绍：1. kafka是一个流平台，所谓流平台：允许发布和订阅记录流。在这方面类似消息队列和企业级的消息系统。允许以容错的方式存储记录流。允许以流的形式处理记录。2.kafka相关必须明白一下
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2024-06-02 07:19:42
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